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使用BigQuery ML在SQL中构建机器学习模型 
使用BigQuery ML在SQL中构建机器学习模型
类别 : 视频教程
格式 : MP4
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概述

Google Cloud Platform上的BigQuery ML使数据分析人员和工程师无需使用任何高级编程语言即可直接从SQL构建和使用机器学习模型,从而使机器学习自主化。

本课程演示了如何在BigQuery(Google Cloud Platform的无服务器数据仓库)上使用SQL命令为线性和逻辑回归建立和训练机器学习模型。在本课程中,使用BigQuery ML在SQL中构建机器学习模型,您将学习如何构建和训练机器学习模型以及如何将这些模型用于预测-所有这些仅需简单的SQL命令即可对存储在BigQuery中的数据进行。

首先,如果您要构建和训练模型,那么您将了解GCP上可用的不同选择,并了解如何针对特定用例在这些服务之间做出正确选择。然后,您将使用存储在BigQuery中的一些实际数据集来构建线性回归和二进制分类模型。由于BigQuery允许您指定训练参数以用SQL构建和训练模型,因此即使不熟悉高级编程语言的人也可以使用机器学习。最后,您将研究如何分析我们使用BigQuery中的评估和功能检查功能构建的模型,以及如何使用位于GCP上并与所有GCP服务紧密集成的Jupyter笔记本在Cloud Datalab上运行BigQuery命令。

在本课程结束时,您将充分了解如何使用BigQuery ML通过应用线性和逻辑回归模型从数据中提取见解。您将学习如何分析在BigQuery中使用评估和功能检查功能构建的模型,以及如何使用位于GCP上并与所有GCP服务紧密集成的Jupyter笔记本在Cloud Datalab上运行BigQuery命令。

时长:1h27m

BigQuery

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